基于高光谱遥感和HJ-1卫星的冬小麦SPAD反演研究

被引：11

作者：

夏天 ^{[1
,2
,3
]}

周勇 ^{[1
]}

周清波 ^{[2
,3
]}

吴文斌 ^{[2
,3
]}

机构：

[1] 华中师范大学城市与环境科学学院

[2] 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所

[3] 农业部资源遥感与数字农业重点开放实验室

来源：

长江流域资源与环境 | 2013年 / 03期

关键词：

高光谱; HJ-1卫星; 冬小麦; SPAD; 反演;

D O I：

暂无

中图分类号：

S512.11 []; S127 [遥感技术在农业上的应用];

学科分类号：

082804 ;

摘要：

冬小麦SPAD(Soil and Plant Analyzer Development)是评价其健康状况的重要农学参数,传统监测方法效率较低,旨在将田间监测和遥感技术相结合,探讨我国江汉平原地区冬小麦SPAD的遥感监测方法。研究选取湖北省潜江市后湖管理区为研究区域,利用ASD Fieldspec 3地物光谱仪和SPAD-502叶绿素仪在田间采集冬小麦冠层光谱和叶片SPAD,选取4种植被指数与叶片SPAD进行回归分析并构建预测模型。经模型精度检验,NDVI较适合对该地区冬小麦SPAD反演。然后将NDVI-SPAD反演模型与HJ-1卫星影像相结合,进行研究区域的冬小麦SPAD反演,通过比较HJ-1卫星影像反演SPAD与田间实测值,经分析均方根误差(RMSE)为6.32。结果表明,利用NDVI植被指数模型能够较好进行研究区内冬小麦SPAD反演。实现了从地面监测到卫星遥感不同尺度的冬小麦SPAD反演,为大面积冬小麦SPAD监测提供技术和方法。

引用

页码：307 / 313

页数：7

共 14 条

[1] 基于HJ-1A/1B卫星遥感数据的积雪识别方法研究 [J].

宋珍 ;

陈晓玲 ;

刘海 ;

田礼乔 ;

吴玮 .

长江流域资源与环境, 2011, 20 (05) :553-558

[2] 高温胁迫下水稻红边特征及SPAD和LAI的监测 [J].

谢晓金 ;

申双和 ;

李映雪 ;

李秉柏 ;

程高峰 ;

杨沈斌 .

农业工程学报, 2010, 26 (03) :183-190

[3] 小麦叶片色素含量的高光谱监测 [J].

冯伟 ;

朱艳 ;

姚霞 ;

田永超 ;

姚鑫峰 ;

曹卫星 .

应用生态学报, 2008, (05) :992-999

[4] 油菜叶片的光谱特征与叶绿素含量之间的关系研究 [J].

方慧 ;

宋海燕 ;

曹芳 ;

何勇 ;

裘正军 .

光谱学与光谱分析, 2007, (09) :1731-1734

[5] 应用SPAD值预测小麦叶片叶绿素和氮含量的初步研究 [J].

朱新开 ;

盛海君 ;

顾晶 ;

张容 ;

李春燕 ;

不详 .

麦类作物学报 , 2005, (02) :46-50

[6] 新疆北部不同类型天然草地产草量遥感监测模型 [J].

黄敬峰 ;

王秀珍 ;

胡新博 .

中国草地, 1999, (01) :8-12+19

[7] SPAD－502叶绿素计在作物营养快速诊断上的应用初探 [J].

陈防，鲁剑巍 .

湖北农业科学, 1996, (02) :31-34

[8]

高光谱遥感的多学科应用[M]. 电子工业出版社 , 童庆禧, 2006

[9]

Relationship between specific leaf area, leaf thickness, leaf water content and SPAD-502 readings in six Amazonian tree species[J] . R.A. Marenco,S.A. Antezana-Vera,H.C.S. Nascimento.Photosynthetica . 2009 (2)

[10] Optimal waveband identification for estimation of leaf area index of paddy rice [J].

Wang, Fu-min ;

Huang, Jing-feng ;

Zhou, Qi-fa ;

Wang, Xiu-zhen .

JOURNAL OF ZHEJIANG UNIVERSITY-SCIENCE B, 2008, 9 (12) :953-963

← 1 2 →